Daptar eusi[Sumputkeun][Témbongkeun]
Dunya sakumaha anu urang terang ieu tiasa robih salaku hasil tina intelijen buatan (AI). Ngeunaan perbaikan dina sistem semi-otonom, Tesla seueur pisan ngagunakeunana.
Salaku tambahan, Elon Musk negeskeun yén antukna bakal diterapkeun dina widang anu sanés. Pikeun téhnologi Full Self-Driving na sistem Autopilot,
Tesla ngagunakeun visi komputer, learning mesin, jeung kecerdasan jieunan (FSD).
Dina bagian ieu, urang bakal ngabahas naon anu ngajadikeun Tesla perusahaan téknologi sareng kumaha ngagunakeun AI, visi komputer, data gedé, sareng téknologi sanés pikeun ngembangkeun mobil anu nyetir. Hayu urang mimitian.
Urang kedah nalungtik heula kumaha Tesla mangrupikeun firma téknologi.
Naha Tesla dianggap perusahaan téknologi?
Tesla ngahasilkeun jumlah signifikan software. Sistim infotainment has Tesla urang, interface pamaké, sareng fungsi nyetir otonom sadayana dumasar kana parangkat lunak.
Nalika produsén mobil sanés ayeuna mimiti ékspérimén sareng paningkatan hawa, Tesla parantos ngalaksanakeunana mangtaun-taun. Karyawan Tesla nyiptakeun sareng terus ningkatkeun sistem operasi pikeun mobil Tesla.
Tesla ogé ngahasilkeun rupa-rupa produk téhnologis lianna, kaasup panels surya, ubin solar rooftop, sababaraha jenis accu, stasiun ngecas, komputer, jeung komponén komputer konci (pikeun mobil Tesla).
Sanaos Nokia sareng Blackberry ngagaduhan parangkat lunak, iPhone ngagaduhan kombinasi anu saimbang tina duanana, naha éta nalukkeun bisnis telepon sélulér sareng ngarobih kumaha ayeuna urang ngagunakeun telepon.
Ieu anu dilakukeun ku Tesla pikeun bisnis mobil. Teslas mangrupikeun kendaraan, leres (sareng SUV sareng treuk jemput, semi-truk, sareng ATV). Tapi kandaraan ieu ngasupkeun software pikeun pamakéan sapopoé nu dijieun ku Tesla internal atawa diasupkeun kana sistem Tesla urang.
Nalika anjeun diparkir, Tesla parantos ngenalkeun pilihan hiburan kalebet TRAX, Caraoke, sareng seueur kaulinan (sareng panginten dina waktos angkot). Sistem Kaamanan Sentry Mode, anu ngagabungkeun hardware sareng software Tesla, parantos ngabantosan penegak hukum dina ngarengsekeun kajahatan sapertos vandalisme. Smartphone anjeun janten konci Tesla anjeun.
Ngagunakeun telepon anjeun, anjeun tiasa nelepon Tesla anjeun datang ka anjeun. Salaku tambahan, mobil bakal ngabéjaan telepon anjeun upami aya acara penting berkat téknologi Sentry Mode unik Tesla.
Kusabab Tesla bakal ngagunakeun data anu dikumpulkeun dina kabiasaan nyetir supir Tesla (ngumpulan data mangrupikeun unsur konci téknologi, khususna nalika langsung sapertos kieu sareng henteu dilakukeun ngaliwatan survey riset pasar), asuransi Tesla ogé bakal janten perpanjangan. tina sisi tech.
Téknologi naon anu dianggo Tesla pikeun Autopilot?
Aranjeunna nyiptakeun sareng nganggo otonomi dina skala ageung dina mesin sapertos robot sareng mobil. Aranjeunna contend yén hijina métode nu bisa nyadiakeun jawaban komprehensif pikeun pinuh otonom nyetir sareng saluareun anu ngandelkeun AI canggih pikeun perencanaan sareng visi, dilengkepan ku hardware anu efektif pikeun inferensi.
Tesla FSD Chip
Sistem Tesla hadir sareng dua prosesor AI pikeun ningkatkeun kinerja sareng kaamanan jalan. Sistem Tesla boga tujuan pikeun operasi bébas kasalahan. Kusabab daya cadangan jeung sumber input data, mobil bisa neruskeun ngajalankeun sanajan hiji unit malfunctions.
Tesla nyandak pancegahan tambahan ieu pikeun mastikeun yén kendaraan parantos siap pikeun nyegah kacilakaan upami aya kagagalan anu teu disangka-sangka.
Hiji-hijina alat anu tiasa ngalakukeun langkung seueur operasi per detik tibatan microprocessor Tesla énggal nyaéta otak manusa (1 quadrillion operasi per detik). Éta sakitar 21 kali langkung kuat tibatan microchips Tesla Nvidia anu kantos dianggo.
Ngawangun prosesor inferensi AI pikeun ngawasa parangkat lunak Mandiri Nyetir Pinuhna, kalayan merhatikeun unggal-unggal paningkatan arsitéktur sareng mikro-arsitektur sakedik bari ngamaksimalkeun kinerja silikon-per-watt.
Sanajan Tesla unquestionably mingpin pasar pikeun lokomotif sagemblengna otonom, éta masih jauh ti ngamekarkeun kandaraan autopilot motong-ujung.
Tesla Dojo Chip
Tesla ngaluncurkeun Tesla D1, prosésor énggal kalayan kakuatan 362 TFLOP dina BF16/CFP8 anu didamel khusus pikeun kacerdasan buatan. Ieu diungkabkeun salila panganyarna Tesla AI presentasi poé.
Chip anu ageung diciptakeun ku cara ngahubungkeun jaringan unit fungsional anu disebut jaringan unit fungsional, dimana Tesla D1 nambihan jumlahna aya 354 titik latihan. Tiap unit fungsional ngabogaan quad-core, 64-bit ISA CPU kalawan bespoke, desain husus pikeun link traversal, siaran, sarta transpositions. Palaksanaan superscalar dipaké ku CPU ieu (4-lega skalar jeung 2-lega pipelines vektor).
Silikon Tesla anyar ieu langkung alit tibatan GPU GA100 anu aya dina akselerator NVIDIA A100, anu ukuranana 826 mm kuadrat. Dihasilkeun maké prosés 7nm, boga 50,000 juta transistor sakabéh, sarta nempatan wewengkon 645 mm pasagi.
Tesla ngaklaim chip Dojo na bakal ngolah data visi komputer opat kali leuwih gancang ti sistem ayeuna, sangkan pausahaan pikeun pinuh ngajadikeun otomatis sistem timer nyetir na.
Tapi, dua prestasi téknologi anu paling nangtang, nyaéta interkonéksi ubin-ka-ubin sareng parangkat lunak, henteu acan dilakonan ku Tesla.
Saklar jaringan kelas luhur teu tiasa bersaing sareng rubakpita éksternal tina ubin naon waé. Pikeun ngalakukeun ieu, Tesla nyiptakeun interkonéksi unik.
Sistim Dojo
Nyiptakeun sistem Dojo, tina parangkat lunak API tingkat luhur pikeun ngontrol ka antarmuka firmware silikon. Anggo téknologi pangiriman kakuatan tinggi sareng cooling canggih pikeun ngabéréskeun kaayaan anu nangtang, sareng nyiptakeun puteran kontrol anu tiasa skala sareng parangkat lunak ngawaskeun.
Mangpaatkeun sakabéh kaahlian tim rékayasa mékanis, termal, jeung listrik maranéhna pikeun ngamekarkeun generasi saterusna mesin itungan learning keur dipake dina puseur data Tesla. Hiji-hijina larangan nyaéta imajinasi anjeun.
Gawé jeung unggal komponén tina rarancang sistem. Ngembangkeun API anu nyanghareup ka umum anu bakal ngajantenkeun Dojo tiasa diaksés ku saha waé, sareng kolaborasi sareng diajar armada Tesla pikeun nganteurkeun beban kerja latihan ngagunakeun set data anu ageung.
Algoritma Otonomi
Nyiptakeun modél dunya anu kasatiaan luhur sareng plot lintasan dina rohangan éta pikeun ngembangkeun algoritma konci anu ngoperasikeun mobil.
Ku aggregating data tina sensor mobil urang sakuliah tempat jeung waktu, hiji algoritma bisa nyadiakeun data bebeneran taneuh tepat tur éksténsif nu bisa dipaké pikeun ngalatih. jaringan neural pikeun ngantisipasi representasi ieu.
Aranjeunna ngawangun perencanaan anu kuat sareng sistem-nyieun kaputusan ngagunakeun metodologi canggih anu tiasa dianggo dina nangtang skenario dunya nyata kalayan kateupastian.
Nganalisis algoritma dina tingkat sakabéh armada Tesla aya mangpaatna.
Jaringan saraf
Jaringan saraf jero tiasa dilatih ngeunaan masalah-masalah mimitian ti persépsi dugi ka kontrol ku ngagunakeun panalungtikan anu canggih. Pikeun ngalengkepan ségméntasi semantik, idéntifikasi obyék, sareng estimasi jero monokular, jaringan per-kaméra maranéhanana nalungtik gambar atah.
Jaringan panempoan manukna ngagunakeun cuplikan tina sadaya kaméra pikeun ngahasilkeun sudut pandang luhur-handap ngeunaan perenah jalan, infrastruktur statik, sareng objék 3D.
Jaringanna terus-terusan nyayogikeun data tina armada mobilna sakitar 1M, anu kalebet kaayaan anu paling rumit sareng variatif di dunya.
48 jaringan anu ngawangun sakabeh konstruksi jaringan neural Autopilot butuh 70,000 jam GPU pikeun ngalatih. Dina unggal léngkah, aranjeunna ngahasilkeun 1,000 tensor (prediksi) anu béda sacara koléktif.
Evaluasi Infrastruktur
Éta ogé parantos nyiptakeun prasarana sareng alat penilaian hardware-in-the-loop kabuka sareng tutup dina skala pikeun nyepetkeun laju inovasi, ngawas paningkatan kinerja, sareng ngeureunkeun régrési.
Aranjeunna ngagunakeun klip ciri anonim armada na sareng ngalebetkeun kana seueur skenario tés. Nulis kodeu nu simulates lingkungan maranéhna sabenerna, ngahasilkeun visuals incredibly lifelike sarta data sensor séjén pikeun program Autopilot maranéhna pikeun dipaké pikeun nguji otomatis atawa debugging live.
Kumaha Tesla ngamangpaatkeun Big Data, Artificial Intelligence & Machine Learning?
Data badag
data badag henteu ngan dipaké ku Tesla pikeun alamat masalah; éta ogé dipaké pikeun ngangkat kabagjaan konsumen. Aranjeunna nampi inpormasi ti komunitas online klienna, sareng aranjeunna ngagunakeunana pikeun ningkatkeun produksi salajengna. Jenis interaksi klien ieu teu biasa dina bisnis.
Data ageung ngadukung usaha Tesla pikeun ngahémat biaya, milarian pasar énggal, mangga konsumen, nyiptakeun produk énggal, sareng ningkatkeun kendaraanna.
Inpormasi ieu dianggo pikeun nyiptakeun peta anu padet pisan data anu nunjukkeun naon waé tina lokasi résiko anu maksa supir nyandak tindakan kana rata-rata naékna laju lalu lintas dina sababaraha jalan.
Ngitung komputasi Nangtukeun tindakan naon anu kedah dilakukeun ku unggal mobil ayeuna, sedengkeun diajar mesin dina awan ngalatih sadayana armada.
Salaku tambahan, aya tingkat katilu pikeun nyieun kaputusan, dimana mobil tiasa nyambung sareng kendaraan Tesla tatangga pikeun ngawangun jaringan sareng ngabagi pangaweruh ngeunaan daérah éta.
Jaringan ieu sigana ogé bakal komunikasi sareng kendaraan anu didamel ku produsén sanés ogé sistem sanés sapertos kaméra lalu lintas, sénsor dumasar taneuh, atanapi telepon di dunya anu caket dimana mobil otonom biasa.
Kacerdasan buatan
Pikeun tiasa nyetir sorangan, mobil otonom terus-terusan ngevaluasi data tina sensor sareng kaméra visi mesin. Aranjeunna teras nyandak kaputusan dumasar kana inpormasi ieu.
Aranjeunna nganggo AI pikeun ngartos sareng ngantisipasi gerakan sapédah, pejalan kaki, sareng mobil. Aranjeunna tiasa ngadamel kaputusan pamisah detik sareng gancang ngarencanakeun kagiatanana nganggo pangaweruh ieu.
Naha mobil kedah tetep dina jalur anu ayeuna, atanapi kedah robih? Naha éta kedah tetep jalan atanapi nyusul mobil di payuneunana? Iraha mobil kedah ngalambatkeun atanapi ngagancangan?
Pikeun ngajantenkeun mobil otonom pinuh, Tesla kedah ngumpulkeun data anu diperyogikeun pikeun ngalatih algoritma sareng nyayogikeun AI na. Langkung data latihan bakal salawasna ngakibatkeun kinerja hadé, sarta Tesla unggul dina hal ieu.
Tesla boga kaunggulan kalapa saprak éta ngumpulkeun sakabéh data na tina ratusan rébu kandaraan Tesla anu ayeuna di jalan. Sensor internal sareng éksternal ngawaskeun kumaha Teslas beroperasi dina sababaraha kaayaan.
Sajaba ti éta, maranéhna niténan kumaha drivers kalakuanana, kaasup réaksi maranéhna pikeun sagala rupa kaayaan jeung sabaraha sering aranjeunna noel setir atawa dasbor. Aranjeunna gaduh sistem tracking anu canggih pisan.
Salaku conto, Tesla ngarékam sakedapan waktosna, nambihanana kana pangumpulan data, teras nganggo bentuk berwarna pikeun ngahasilkeun gambar abstrak lingkungan dimana jaringan saraf tiasa diajar.
Ieu lumangsung nalika kandaraan Tesla nyieun hiji asumsi akurat ngeunaan kumaha mobil atawa sapédah bakal kalakuanana.
mesin Learning
Kalayan ngagunakeun sénsor internal sareng éksternal anu malah tiasa nyandak inpormasi ngeunaan lokasi panangan supir dina kadali sareng kumaha aranjeunna terus dioperasikeun, diajar mesin Tesla suksés nyumponan sababaraha data konci na tina sadaya kendaraanna ogé. supir.
Inpormasi ogé dimangpaatkeun pikeun nyiptakeun peta anu padet pisan data anu nampilkeun sadayana tina rata-rata naékna laju lalu lintas salami panjang jalan dugi ka ayana bahaya sareng bahkan ngadorong supir pikeun nyandak tindakan.
Sedengkeun bagian tina komputasi ujung dina unggal mobil individu nangtukeun tindakan naon mobil kudu nyokot ayeuna, learning mesin basis awan Tesla urang tanggung jawab latihan sakabeh armada.
Pikeun tukeur sababaraha wawasan sareng inpormasi lokal, mobil tiasa ngahubungkeun sareng kendaraan Tesla anu sanés caket dieu.
kacindekan
Tesla sok janten bisnis anu ngahasilkeun ngumpulkeun data sareng analisa anu mangrupikeun alat anu paling kuat pikeun naon waé anu dilakukeun. Aranjeunna teu aya pengecualian nalika ngarancang CPU na.
Ngembangkeun tutumpakan nu otonom jeung analisis data statistik ku korporasi geus ngamungkinkeun pikeun sakabéhna ngarobah cara urang ngajalankeun berkat kecerdasan jieunan, analisis data, data badag, learning mesin, visi komputer, Jaringan saraf, chip FSD, sarta loba algoritma lianna.
Leave a Reply